对2024年人工智能就业市场的思考

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2024年人工智能（AI）就业市场的发展趋势和个人加入Cohere公司的原因是本文的主要内容。文章从作者作为一名专注于自然语言处理（NLP）的欧洲研究员的角度出发，分享了他对AI就业市场的一些宏观趋势观察和个人职业选择的思考。

研究变得更加应用化：与过去相比，当前的ML和NLP问题更多地集中在应用研究上，基础研究与应用研究之间的界限逐渐模糊。例如，BERT模型的引入极大提高了Google搜索的质量，而大型语言模型（LLMs）的出现则开启了新应用的大门。
创业公司成为PhD以外的选择：鉴于当前研究问题的应用性质，加入创业公司成为了接触前沿AI工作的另一条路径。创业公司特别是早期的创业公司，能够提供快速学习和实践的机会，尽管这可能需要个人对工作内容有一定的灵活性。
机器学习变得更加封闭和两极分化：尽管机器学习社区过去以开放性著称，但最近的趋势显示，开源AI的先锋如OpenAI和Google开始减少关于其模型的信息发布。这种趋势可能会阻碍AI发展的进步。
研究集中在大型项目上：随着LLMs的出现，参与一个项目的作者数量显著增加。大型项目不仅需要研究人员，还需要强大的软件工程师团队以及多方面的专业知识。
更多公司，更多机会：LLMs的兴起带来了一波新公司的浪潮，这些公司利用这项技术或将其整合到产品中。这为AI领域的专业人士提供了更多的职业选择。